EFFECT OF RESISTANCE OR AGILITY OR SHAM EXERCISE TRAINING ON BONE PARAMETERS IN 75???85 YEAR OLD WOMEN WITH LOW BONE MASS
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE Bone mass is a major risk factor for fall-related fracture. There have been few RCTs of the effect of exercise on bone mass in women aged > 75 years. METHODS We randomized 104 women aged 75–85 years (mean 79 yrs) who had low bone mass (osteopenia or osteoporosis) into either (i) resistance training, (ii) agility training, or (iii) sham exercise groups. Groups were stratified by use or bisphosphonates or not. Exercise intervention occurred twice weekly for 26 weeks. Resistance training was performed using both Keiser equipment and free weights. Agility training followed a curriculum devised by a physiotherapist (TLA). Sham exercise consisted of stretching and posture-related exercises. Bone mass was measured using a Hologic 4500 DXA scanner. Bone cross-sectional area, trabecular area and bone strength index were assessed at the distal and shaft regions of both the tibia and the radius by peripheral quantitative computerized tomography (pQCT). SUMMARY OF RESULTS Mean aBMD at the total hip at baseline was 0.686 g/cm2 and the mean t-score was −2.08. Analysis using intention-to-treat did not reveal significant differences between groups in aBMD secondary to our intervention. Subanalysis of those participants who were taking bisphosphonates also did not reveal any differences in BMD as measured by DXA or in pQCT measures. CONCLUSION BMD by DXA does not detect group differences after 26-week exercise intervention in older women with low bone mass.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».